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實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的實時采集與監(jiān)控
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一鍵生成排產(chǎn)計劃,有效提升資源利用率
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快速應(yīng)對訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費
實現(xiàn)產(chǎn)品報價快速精準(zhǔn),全面實現(xiàn)生產(chǎn)透明化
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所謂大數(shù)據(jù),是指數(shù)據(jù)量龐大、產(chǎn)生數(shù)度快、結(jié)構(gòu)多樣的價值密度低的數(shù)據(jù)。其中,數(shù)據(jù)量龐大是指數(shù)據(jù)規(guī)模超出了1,2臺高性能主機所能處理范圍;結(jié)構(gòu)多樣性是指除了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫能夠處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
大家是不是有這樣的習(xí)慣,每天早上起床第一件事,先看看天氣預(yù)報,天氣的好壞,可能會影響我們一天的工作、生活、或者身體的狀態(tài)。對于某些行業(yè)來說,比如零售業(yè),天氣的好壞也隨時影響著他們的營業(yè)情況。天氣信息對我們來說非常重要,對企業(yè)也一樣,那么今天就教大家如何獲取真實有效的天氣數(shù)據(jù),來輔助我們的業(yè)務(wù)分析。
Databricks官網(wǎng)的發(fā)布:自7月26日起Databricks開始提供Apache Spark 2 0的下載,這個版本是基于社區(qū)在過去兩年的經(jīng)驗總結(jié)而成,不但加入了用戶喜愛的功能,也修復(fù)了之前的痛點。
經(jīng)過國稅、 地稅的長期建設(shè), 兩者都在稅務(wù)監(jiān)管方面積累了多年的數(shù)據(jù), 過去簡單的統(tǒng)計分析已經(jīng)滿足不了客戶增長的需求, 全 國各地已經(jīng)開始步入稅務(wù)預(yù)測分析的時期。
本文主要通過運用 IBM SPSS Modeler 中 C5.0 節(jié)點所具有的特殊算法對電信客戶的屬性特征進行分析,得出流失客戶的基本特征,以幫助企業(yè)管理者對該類客戶的行為特性進行預(yù)警分析,采取針對性的措施改善客戶關(guān)系,避免客戶流失或者挽留客戶,達到亡羊補牢的效果。
經(jīng)過多年信息化建設(shè),我們已經(jīng)進入一個神奇的“大數(shù)據(jù)”時代,無論是在通訊社交過程中使用的微信、QQ、電話、短信,還是吃喝玩樂時的用到的團購、電商、移動支付,都不斷產(chǎn)生海量信息數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)和我們的工作生活密不可分、須臾難離。
商業(yè)保險公司希望通過分析以往的固定資產(chǎn)保險理賠案例,能夠預(yù)測理賠金額,借以提高其服務(wù)中心處理保險理賠業(yè)務(wù)的速度和服務(wù)質(zhì)量,并降低公司運營風(fēng)險。業(yè)界領(lǐng)先的預(yù)測分析軟件 IBM SPSS Statistics 提供了強大的線性回歸分析功能,能夠有效地解決此類問題。本文結(jié)合該商業(yè)實例介紹了線性回歸模型的基本概念,以及使用 Statistics 進行線性回歸分析,解決該商業(yè)問題的基本步驟和方法。
本文要介紹的預(yù)測分析模型是“關(guān)聯(lián)規(guī)則模型”,我們將為大家簡要介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論,然后結(jié)合 IBM SPSS Modeler 產(chǎn)品為大家詳細講述如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型來解決客戶的具體商業(yè)問題——如何優(yōu)化超市商品的擺放以提高銷量。
2016年堪稱人工智能元年。繼谷歌AlphaGo高調(diào)亮相之后,IT巨頭們紛紛亮出了人工智能領(lǐng)域的最新成果。微軟推出了智能聊天機器人Tay,必應(yīng)搜索引擎也多次在足球、選秀等重大比賽中準(zhǔn)確地預(yù)測了比賽結(jié)果。Facebook公布了圖像識別技術(shù)。這些技術(shù)看起來非常驚艷,但很多在商業(yè)領(lǐng)域難以直接發(fā)揮作用。
隨著商業(yè)智能系統(tǒng)的深入應(yīng)用,分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,原有依賴硬盤IO處理性能(包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、多維立方體文件)的多維分析技術(shù)遭遇到性能瓶頸。與此同時,隨著服務(wù)器內(nèi)存價格的下降,一種新的基于內(nèi)存的OLAP技術(shù)架構(gòu)出現(xiàn)了。
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